关于2020年的6个大数据趋势，我们做好准备了吗？

IDC预测，如果我们的数字世界或总数据内容由平板电脑表示，那么到2020年，它们将一直延伸到月球6倍以上。这相当于44 zettabytes的数据，或者44万亿GB。

数据生成如此之快的原因有很多——数据大小每两年翻一番。物联网和连接设备的诞生只是一个来源，而对更可靠的实时数据的需求则是另一个来源。然而，更有趣的是，由于新的数字化解决方案而形成的趋势。它们专门帮助塑造行业，改变业务分析师处理数据的方式。

我们的数字化未来会是什么样子？我们将如何管理所有这些信息？业务分析师应该专注于开发哪些技能？

1.工作角色的专业化

很长一段时间以来，数据分析师和科学家的角色本质上都是普遍的。这并不是专业化不存在，他们总是有，但公司现在开始寻找具有行业特定经验的专业人士。他们希望有人能够明确地了解他们正在处理的数据类型。

从金融服务到制造和物流的一切都在升级，以依赖更多的数字服务，从而导致实时数据的涌入。有很多机会，所以选择一个专业化不会影响职业选择，但做相反的事情可以。通过与适合专业化的企业和团队合作来建立可靠的简历非常重要，因此请选择一个。

2.机器学习是一项必备技能

到2020年，超过40％的数据科学任务将实现自动化。机器学习技术及其不断增长的能力是这种自动化的巨大推动力。这也是有充分理由的，因为自动化和强大的机器学习工具可以帮助提取即使是熟练的分析师也很难找到的见解。

整个过程也可以更快地实现，不仅提高了总体效率，还提升了组织对某些事件的反应时间。

定量分析，实验分析，数据扩展，自动化工具，当然还有通用机器学习都是现代数据分析师应该寻求磨练的技能。分析师对自动化技术的直接经验和才能越多，他们就越有可能。

3.监管的兴起

GDPR有助于刺激对优先数据治理的需求，坦率地说，它发生得如此之快，导致许多公司争先恐后地遵守 – 甚至还有一些人正在摸索这个想法。但这并不是唯一的规则或指导方针。最近，“加利福尼亚州消费者隐私法”（California Consumer Privacy Act）开始实施，将于2020年生效。它不会是最后一次，也不是长期的。

这些法规对数据处理和处理，消费者分析和数据安全具有重大影响。企业面临着巨大的压力，不仅要遵守既定要求，还要了解对当前和未来运营的影响。

理解这些后果的数据科学家和分析师可以帮助组织了解指南，并且对数据隐私和安全性都很擅长。随着越来越多的法规出台，这种需求将继续增长，使其成为当前和未来专业人士的可行专业化。

4.保持技术前沿

不可否认，与现代技术相关的任何事情都是最新的。解决方案和工具正在以荒谬的速度发展，新的机会总是被引入，并且各种趋势逐年形成。但无论多么困难，数据分析师必须继续保持这一增长的最前沿。

一个优秀的分析师可能会专注，但从不将他们的整个股票放在一个技术，平台或工具集中。例如，对于数据库，选择可能包括NoSQL，HBase和MongoDB，但其可能的优先级可能会随着时间的推移而变化。数据处理是在分析领域保持相关性的另一项技能。熟练掌握这项技能的专业人士将受到公司，个人和政府机构的青睐。

对于框架和语言，有SAS，Python，R，Apache Hadoop等等。另一方面，流行的工具包括Power BI，ETL，IBM Db2和Teradata。但更重要的是，这些都是今天的例子 – 现在 – 它们可能会随着时间的推移而改变或改变。

分析师可以随时了解所有可用的解决方案，这意味着就技能和知识而言，采取持续改进和增长的状态。

5.云计算和相关机制

数据科学家和软件工程师是两个不同的领域，但这并不一定意味着重叠不会发生。绝对是这样，专业人士必须明白，实现它是在当今市场中保持相关性的重要部分。

随着对更具弹性和流动性基础设施的需求的增长，分析师和科学家将需要了解这与当前的操作和设备之间的关系。例如，能够动态评估服务器上的负载在处理性能要求和潜在问题时可以大有帮助。

正是这种理解掌握硬件和基础设施的概念将专业人士提升到新的高度。大数据，高级分析，机器学习，如果没有云计算和最终的基础设施，这些技术都不会存在。

直到最近，重点一直放在有助于更好地理解数据存储的工具和流程上。

随着技术变得更强大并且更公开地采用，理解基础硬件的需求也变得更加重要。因此，软件和硬件相关角色之间的重叠以及未来专业人员需要了解系统的全部范围。

6.必须具备的商业智能经验

今天的数据分析师并没有被锁定在一个塔中，而是与组织的其他人分开。实际上，由于科学家直接与团队和决策者互动，因此几乎总是完全相反。这意味着数据专业人员必须能够有效地将复杂的主题传达给非技术专业人员。

沟通恰好是商业智能的关键软技能。但这并不是茁壮成长所必需的唯一技能。SQL编程技巧，特定工具体验 – 例如Tableau – 和解决问题只是少数几个例子。

今天和明天的成功分析师也必须在商业智能方面拥有坚实的基础。

增长始终是必须的，但正确的增长是关键

当然，数据分析师将继续增长，因为他们承担更多项目并积累行业经验。但是，促进正确的增长，进入特定领域和技能，可以帮助专业人士取得成功，同时也确保未来在该领域的机会。

越来越多的组织部署数据分析工具来影响他们的运营，未来的决策以及了解消费者的行为。

随着时间的推移，这些工具与技术本身一起变得更加先进，技术本身也变得更加强大。分析师不仅要了解正在使用的核心系统和工具，还要了解基础硬件。